제조 기업 의사결정자 30명이 답한 AI 도입의 고민과 과제

제조 현장에서 AI를 통해 해결하고 싶은 문제는 무엇일까요? 설문 결과, 가장 높은 비중을 차지한 애로사항은 인력·기술 단절(40%), 경험 의존·불량(35%), 센서 비용·설치(25%) 순으로 나타났습니다. 

가장 많은 응답이 집중된 인력·기술 단절은 숙련자의 경험을 어떻게 현장에 남길 것인가라는 과제와 연결됩니다. 특정 작업자만 설비 상태를 판단하거나 가공 조건을 조정할 수 있다면, 담당자의 부재가 생산 운영의 공백으로 이어질 수 있습니다. 이때 AI에 기대할 수 있는 역할은 숙련자의 판단 근거를 데이터로 축적하고, 다른 작업자도 이를 활용할 수 있도록 지원하는 것입니다.

경험 의존·불량은 공정 운영과 품질 관리의 일관성에 관한 고민으로 볼 수 있습니다. 작업자의 경험에 따라 설정이나 판정이 달라지는 현장에서는 불량이 발생해도 원인을 찾고 같은 문제의 재발을 막기 어려울 수 있습니다. 공정 조건과 품질 결과를 연결해 분석한다면, 어떤 변화가 불량에 영향을 주는지 파악하고 보다 일관된 작업 기준을 마련하는 데 도움이 될 수 있습니다.

한편, 센서 비용·설치라는 응답은 AI 활용에 필요한 데이터를 확보하는 과정부터 부담이 존재한다는 점을 보여줍니다. 센서 구매뿐 아니라 설치에 따른 생산 중단, 기존 설비와의 연결, 유지관리까지 고려해야 하기 때문입니다. 이러한 현장에서는 AI의 기능과 함께 기존 설비를 얼마나 활용할 수 있는지, 데이터 수집 부담을 얼마나 줄일 수 있는지가 중요한 검토 기준이 됩니다.

제조 현장의 애로사항에 따라 AI에 기대하는 역할도 달라집니다. 인력·기술 단절, 품질 편차, 데이터 확보 부담 중 무엇을 해결할 것인지가 도입 방향을 결정합니다.

크라프 솔루션이 하는 일

현장 데이터 분석과 실시간 센싱, AI를 기반으로 공정 상태를 스스로 판단하고 제어하는 피지컬 AI의 핵심 기술을 개발합니다. 공정 조건을 최적화하고 설비를 자동 제어하며, 예지보전을 통해 설비 이상 징후를 조기에 감지합니다. 이를 통해 제조 현장의 생산성·품질·안전성을 높이고, 현장 종사자가 더 중요한 판단과 업무에 집중할 수 있는 운영 환경을 만듭니다.